Python如何实现远程方法调用
问题
你想在一个消息传输层如sockets、multiprocessingconnections或ZeroMQ的基础之上实现一个简单的远程过程调用(RPC)。
解决方案
将函数请求、参数和返回值使用pickle编码后,在不同的解释器直接传送pickle字节字符串,可以很容易的实现RPC。下面是一个简单的PRC处理器,可以被整合到一个服务器中去:
#rpcserver.py importpickle classRPCHandler: def__init__(self): self._functions={} defregister_function(self,func): self._functions[func.__name__]=func defhandle_connection(self,connection): try: whileTrue: #Receiveamessage func_name,args,kwargs=pickle.loads(connection.recv()) #RuntheRPCandsendaresponse try: r=self._functions[func_name](*args,**kwargs) connection.send(pickle.dumps(r)) exceptExceptionase: connection.send(pickle.dumps(e)) exceptEOFError: pass
要使用这个处理器,你需要将它加入到一个消息服务器中。你有很多种选择,但是使用multiprocessing库是最简单的。下面是一个RPC服务器例子:
frommultiprocessing.connectionimportListener fromthreadingimportThread defrpc_server(handler,address,authkey): sock=Listener(address,authkey=authkey) whileTrue: client=sock.accept() t=Thread(target=handler.handle_connection,args=(client,)) t.daemon=True t.start() #Someremotefunctions defadd(x,y): returnx+y defsub(x,y): returnx-y #Registerwithahandler handler=RPCHandler() handler.register_function(add) handler.register_function(sub) #Runtheserver rpc_server(handler,('localhost',17000),authkey=b'peekaboo')
为了从一个远程客户端访问服务器,你需要创建一个对应的用来传送请求的RPC代理类。例如
importpickle classRPCProxy: def__init__(self,connection): self._connection=connection def__getattr__(self,name): defdo_rpc(*args,**kwargs): self._connection.send(pickle.dumps((name,args,kwargs))) result=pickle.loads(self._connection.recv()) ifisinstance(result,Exception): raiseresult returnresult returndo_rpc
要使用这个代理类,你需要将其包装到一个服务器的连接上面,例如:
>>>frommultiprocessing.connectionimportClient >>>c=Client(('localhost',17000),authkey=b'peekaboo') >>>proxy=RPCProxy(c) >>>proxy.add(2,3) 5 >>>proxy.sub(2,3) -1 >>>proxy.sub([1,2],4) Traceback(mostrecentcalllast): File"",line1,in File"rpcserver.py",line37,indo_rpc raiseresult TypeError:unsupportedoperandtype(s)for-:'list'and'int' >>>
要注意的是很多消息层(比如multiprocessing)已经使用pickle序列化了数据。如果是这样的话,对pickle.dumps()和pickle.loads()的调用要去掉。
讨论
RPCHandler和RPCProxy的基本思路是很比较简单的。如果一个客户端想要调用一个远程函数,比如foo(1,2,z=3),代理类创建一个包含了函数名和参数的元组('foo',(1,2),{'z':3})。这个元组被pickle序列化后通过网络连接发生出去。这一步在RPCProxy的__getattr__()方法返回的do_rpc()闭包中完成。服务器接收后通过pickle反序列化消息,查找函数名看看是否已经注册过,然后执行相应的函数。执行结果(或异常)被pickle序列化后返回发送给客户端。我们的实例需要依赖multiprocessing进行通信。不过,这种方式可以适用于其他任何消息系统。例如,如果你想在ZeroMQ之上实习RPC,仅仅只需要将连接对象换成合适的ZeroMQ的socket对象即可。
由于底层需要依赖pickle,那么安全问题就需要考虑了(因为一个聪明的黑客可以创建特定的消息,能够让任意函数通过pickle反序列化后被执行)。因此你永远不要允许来自不信任或未认证的客户端的RPC。特别是你绝对不要允许来自Internet的任意机器的访问,这种只能在内部被使用,位于防火墙后面并且不要对外暴露。
作为pickle的替代,你也许可以考虑使用JSON、XML或一些其他的编码格式来序列化消息。例如,本机实例可以很容易的改写成JSON编码方案。还需要将pickle.loads()和pickle.dumps()替换成json.loads()和json.dumps()即可:
#jsonrpcserver.py importjson classRPCHandler: def__init__(self): self._functions={} defregister_function(self,func): self._functions[func.__name__]=func defhandle_connection(self,connection): try: whileTrue: #Receiveamessage func_name,args,kwargs=json.loads(connection.recv()) #RuntheRPCandsendaresponse try: r=self._functions[func_name](*args,**kwargs) connection.send(json.dumps(r)) exceptExceptionase: connection.send(json.dumps(str(e))) exceptEOFError: pass #jsonrpcclient.py importjson classRPCProxy: def__init__(self,connection): self._connection=connection def__getattr__(self,name): defdo_rpc(*args,**kwargs): self._connection.send(json.dumps((name,args,kwargs))) result=json.loads(self._connection.recv()) returnresult returndo_rpc
实现RPC的一个比较复杂的问题是如何去处理异常。至少,当方法产生异常时服务器不应该奔溃。因此,返回给客户端的异常所代表的含义就要好好设计了。如果你使用pickle,异常对象实例在客户端能被反序列化并抛出。如果你使用其他的协议,那得想想另外的方法了。不过至少,你应该在响应中返回异常字符串。我们在JSON的例子中就是使用的这种方式。
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